AI
来源:互联网 发布:身边的外围女 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/03/28 17:17
1、AI和ML的领域太大了,现在已经细分成很多小的方向,并不是所有的领域都对你有用,所以不能泛泛的说该领域最重要的十篇论文,具体的要看你自己感兴趣的研究方向。数据挖掘(DM)和ML很多技术是相通的,但也并不是完全相同。
2、你可以关注一些大牛的主页,比如UCB的Michael I. Jordan(大牛中的大牛)http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/。国内也有很多厉害的学者,比如微软亚洲研究院的李航、香港科大的杨强(这两个人好像现在都去华为香港的诺亚方舟实验室了)等
3、看看survey对于一些初学者是个不错的方法,至少可以知道某个方向的现状,http://www.mlsurveys.com/这个网址收录了机器学习不同方向的很多综述。
4、http://jeffhuang.com/best_paper_awards.html这个网址收录了很多计算机顶级会议历年的best paper。其中AAAI、ICML等就是人工智能和机器学习方向的。
5、你也可以看看国外的一些机器学习和人工智能的课程。推荐https://www.coursera.org/上standford的Andrew Ng的ML课,以及udacity上的AI导论http://www.udacity.com/overview/Course/cs271/CourseRev/1。AI这门课的主讲之一Peter Norvig非常厉害,现在好像在google工作了。
6、最后给你推荐几本书吧。《Foundations of Machine Learning》、《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》(非常好的大部头巨著)、《Machine Learning: An Algorithmic Perspective》、《Statistical foundations of machine learning》等
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5、你也可以看看国外的一些机器学习和人工智能的课程。推荐https://www.coursera.org/上standford的Andrew Ng的ML课,以及udacity上的AI导论http://www.udacity.com/overview/Course/cs271/CourseRev/1。AI这门课的主讲之一Peter Norvig非常厉害,现在好像在google工作了。
6、最后给你推荐几本书吧。《Foundations of Machine Learning》、《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》(非常好的大部头巨著)、《Machine Learning: An Algorithmic Perspective》、《Statistical foundations of machine learning》等
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